YOLO11改进|注意力机制篇|引入SEAM注意力机制

目录
- 一、【SEAM】注意力机制
- 1.1【SEAM】注意力介绍
- 1.2【SEAM】核心代码
- 二、添加【SEAM】注意力机制
- 2.1STEP1
- 2.2STEP2
- 2.3STEP3
- 2.4STEP4
- 三、yaml文件与运行
- 3.1yaml文件
- 3.2运行成功截图
一、【SEAM】注意力机制
1.1【SEAM】注意力介绍

下图是【SEAM】的结构图,让我们简单分析一下运行过程和优势
处理过程:
- 输入处理与多尺度模块:
- 输入数据首先经过多个不同的 CSMM(Cross-Scale Multi-Module) 模块,这些模块的卷积核大小分别为 6、7 和 8。每个 CSMM 模块的作用是提取不同尺度下的特征,确保模型能够捕捉到全局和局部的图像信息。
- 不同尺度的特征通过相加的方式进行整合,融合来自不同尺度的特征表示ÿ
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